一点碎碎念：今天开始看第三章Toolbox， 主要讲的是图层的用法，在图像的基础上，图层可以让plot的信息更加丰富和完整，于是就有了怎样加标签，加注释等等。这些内容虽然不难但是很琐碎，由于R基础薄弱，有些代码理解起来需要时间。所以，在这里我想先以读书笔记和翻译的形式，记录为主，尽量去逐字逐句理解。除了添加注释、标签等之外，使用图层还可以完成箱线图、多边形等等多种群组几何对象类型的图，还可以绘制曲面图等。下面是第三章的主要内容：
使用图层的三个主要目的：
展示数据：绘制原始数据时唯一的一层（数据层）
展示数据的统计摘要：在数据背景下展示模型的统计预测效果，模型层通常绘制在数据层之上
添加额外的元数据（metadata）、上下文信息和注释：也称背景层，了解数据的背景信息或强调数据中的某些特征，一般在最后绘制。
1. 基本图形类型
几何对象是ggplot2的基本组成部分，可以独立构建图形。他们都是二维的，主要函数有 geom_area()， geom_bar()， geom_line， geom_point()， geom_polygon()， geom_tile()等等。这些函数包括x，y两个主要属性，另外也可以接受 color 和 size两个图形属性，他们构成了基本的数据层。
我们可以通过使用 +来添加图层。
df <- data.frame(x = c(3, 1, 5),y = c(2, 4, 6),label = c("a","b","c"))dfp <- ggplot(df, aes(x, y, label = label)) +labs(x = NULL, y = NULL) + # Hide axis labeltheme(plot.title = element_text(size = 12)) # Shrink plot titlep + geom_point() + ggtitle("point")p + geom_text() + ggtitle("text")p + geom_bar(stat = "identity") + ggtitle("bar")p + geom_tile() + ggtitle("raster")p + geom_line() + ggtitle("line")p + geom_area() + ggtitle("area")p + geom_path() + ggtitle("path")p + geom_polygon() + ggtitle("polygon")
以上命令运行后可依次生成散点图、含标签的散点图、条形图、色深图、线条图、面积图、路径图和多边形图等八个图，其中 ggtitle()是给各个图片添加注释/命名
2. 添加标签（label）
主要函数 geom_text()：和散点类似，就是将point换成了文字。它包括以下几种参数：
size：设置字体大小angle：设置倾斜角度family：可设置字体，下面代码中的"sans","serif","mono"代表三种字体，"sans"是默认字体。
df <- data.frame(x = 1, y = 3:1, family = c("sans", "serif", "mono"))ggplot(df, aes(x, y)) +geom_text(aes(label = family, family = family))
此外还有两个字体安装包
– showtext, https://github.com/yixuan/showtext, by Yixuan Qiu, makes GD-independent plots by rendering all text as polygons.
– extrafont, https://github.com/wch/extrafont, by Winston Chang, converts fonts to a standard format that all devices can use.
fontface：可设置粗体或斜体，“plain”默认普通值,“bold”粗体、“italic”斜体。
df <- data.frame(x = 1, y = 3:1, face = c("plain", "bold", "italic"))ggplot(df, aes(x, y)) +geom_text(aes(label = face, fontface = face))
vjust和hjust可以设置字体对齐方式。vjust(“bottom”, “middle”, “top”, “inward”, “outward”)；hjust(“left”, “center”, “right”, “inward”, “outward”)。最常用的路线之一是“inward”：它将文本对齐到主画面的中间：
df <- data.frame(x = c(1, 1, 2, 2, 1.5),y = c(1, 2, 1, 2, 1.5),text = c("bottom-left", "bottom-right","top-left", "top-right", "center"))ggplot(df, aes(x, y)) +geom_text(aes(label = text)) # 字母不能全部在画面中ggplot(df, aes(x, y)) +geom_text(aes(label = text), vjust = "inward", hjust = "inward") # 字母全部在画面中
nudge()参数可以设置文字距原坐标点的距离，在散点和文字同时存在时很有必要，这是文字是一个注释的作用，如果不添加该参数，点和文字就会重合。
df <- data.frame(trt = c("a", "b", "c"), resp = c(1.2, 3.4, 2.5))ggplot(df, aes(resp, trt)) +geom_point() +geom_text(aes(label = paste0("(", resp, ")")), nudge_y = -0.25) + # y轴负方向下移0.25xlim(1, 3.6) # 设定x轴取值区间
check_overlap：查找重复值。当注释中有大量重复时，设置check_overlap=TRUE可以自动删除重复标签。
以耗油量数据为例：
library(ggplot2)mpgggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +geom_text(aes(label = model)) +xlim(1, 8)ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +geom_text(aes(label = model), check_overlap = TRUE) +xlim(1, 8)
另外，与 geom_text() 类似的是 geom_label()，它与geom_text的区别自动在文字后方绘制一个圆角矩形标签，当需要在复杂的背景上标注文字时可以使用。
label <- data.frame(waiting = c(55, 80),eruptions = c(2, 4.3),label = c("peak one", "peak two"))ggplot(faithfuld, aes(waiting, eruptions)) +geom_tile(aes(fill = density)) +geom_label(data = label, aes(label = label))
学会了在图中添加标签，可以替代图例
3. 注释(Annotations)
注释可以在你的图上添加一些额外的元数据，可以使用以下函数：
geom_text()：在指定点添加标签（见上文）geom_rect()：可强调图形中感兴趣的矩形区域。包括xmin,xmax,ymin,ymaxgeom_line();geom_path();geom_segment()：在图形中添加线条；arrow()可以用来添加箭头geom_vline();geom_hline()：向图形添加垂直线或水平线geom_abline()：向图形添加任意斜率和截距地直线
然后我们用“失业率数据集”来举例：
ggplot(economics, aes(date, unemploy)) +geom_line()
下面我们想在图中展现一下不同政党执政时期失业率的高低情况：
presidential <- subset(presidential, start > economics$date[1]) ## 设置数据集，economics$date[1]是指定了数据集中data一列的第一行数据ggplot(economics) +geom_rect(aes(xmin = start, xmax = end, fill = party),ymin = -Inf, ymax = Inf, alpha = 0.2,data = presidential) +geom_vline(aes(xintercept = as.numeric(start)),data = presidential,colour = "grey50", alpha = 0.5) +geom_text(aes(x = start, y = 2500, label = name),data = presidential,size = 3, vjust = 0, hjust = 0, nudge_x = 50) +geom_line(aes(date, unemploy)) + ## 数据集中的两列数据来源scale_fill_manual(values = c("blue", "red")) ## scale是标度函数
（疑问： party这个对象的数据不知道从哪里来的）
生成图片：
如果我们想使用同样的方法在图片中添加一个单独的注释，方法有点复杂，因为首先要创建一个数据框：
library(ggplot2)economicsyrng <- range(economics$unemploy)xrng <- range(economics$date) ## range 是取提取范围的子集，最大值和最小值caption <- paste(strwrap("Unemployment rates in the US have+ varied a lot over the years", 40), collapse = "\n") ## 设置题目内容ggplot(economics, aes(date, unemploy)) +geom_line() +geom_text(aes(x, y, label = caption),data = data.frame(x = xrng[1], y = yrng[2], caption = caption),hjust = 0, vjust = 1, size = 4)
上述代码可以用 annotate()来简化 geom_text()部分：
ggplot(economics, aes(date, unemploy)) +geom_line() +annotate("text", x = xrng[1], y = yrng[2], label = caption,hjust = 0, vjust = 1, size = 4)
生成图片：
注释，在分面状态下的组间比较的时也非常有用。下面要做一组关于钻石质量（carat）和价格（price）比较的2d热图，按照切割品质（cut）进行分面：
ggplot(diamonds, aes(log10(carat), log10(price))) +geom_bin2d() +facet_wrap(~cut, nrow = 1)
4. 群组几何对象（Collective Geoms）
在ggplot2中，几何对象大致可以分为个体（individual）几何对象和群组（collective）两种类型。群组几何对象可以多角度的展现数据结果。
group（分组）这种图形属性可以用来设置：哪些观测值控制哪种图形元素
举例：纵向数据集Oxboys（nlme包）记录了26个男生（subject）在9个不同时期（occasion）中测定的身高（height）和中心化年龄（age）。
data(Oxboys, package = "nlme")> head(Oxboys)#> Subject age height Occasion ## 以下是输出结果#> 1 1 -1.0000 140 1#> 2 1 -0.7479 143 2#> 3 1 -0.4630 145 3#> 4 1 -0.1643 147 4#> 5 1 -0.0027 148 5#> 6 1 0.2466 150 6
多个分组+单个图形属性
当我们想从总体上查看数据，将数据中的每个个体区分开，然后用同样的方式映射。这在含有多个个体的纵向数据中很常见，叫“细面图”（spaghetti plot）。
例如，我们想在整体上观察26个男生的成长轨迹（并不区分哪条线是那个男生），就可以在映射 aes()中添加参数 group=Subject：
ggplot(Oxboys, aes(age, height, group = Subject)) +geom_point() +geom_line()
如果不加 group这个参数，我们只会得到一条将所有点连起来的奇怪的折线，这就毫无疑义了
在不同图层进行分组
如果我们想要将不同水平下的数据加以整合得到一个汇总信息，这时，基本的数据图层上是每个个体的数据，我们可以在第二个数据层上展示整体组群的信息。
例如在上面的例子中，我们想根据所有男孩的年龄和身高在图中添加一个平滑线条，如果按照上面的方式，在第一层函数中直接添加 group=Subject就会给每个男孩的线条上加一个平滑曲线，这不能得到我们想要的结果：
ggplot(Oxboys, aes(age, height, group = Subject)) +geom_line() +geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
这时我们应该把分组参数放到另一个图层中，正确的代码如下：
ggplot(Oxboys, aes(age, height)) +geom_line(aes(group = Subject)) +geom_smooth(method = "lm", size = 2, se = FALSE)
修改默认分组
在这里首先补充说明一下变量的分类：变量按其数值表现是否连续，分为连续变量和离散变量。
离散变量：指变量值可以按一定顺序一一列举，通常以整数位取值的变量。如职工人数、工厂数、机器台数等。
连续变量：在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。
当离散变量存在时，一般就会将其认为是默认分组变量。
如果图像中含有离散型变量，而你却想绘制连接所有分组的线条。这时就要修改默认分组。或者在新图层中设定一个新的分组，就能将二者结合起来。
在上个例子中，绘制各个时期（Occasion）和身高（height）的箱线图，离散型变量Occasion默认为分组变量：
ggplot(Oxboys, aes(Occasion, height)) +geom_boxplot()
然后要在此基础上添加个体轨迹，这时只添加 geom line()函数不能达到预期效果，因为它还会默认Occasion为分组变量，这时应该将 aes(group=Subject)添加在 geom line()函数中，另外添加颜色属性 colour将第二个图层区分开：
ggplot(Oxboys, aes(Occasion, height)) +geom_boxplot() +geom_line(aes(group = Subject), colour = "#3366FF", alpha = 0.5)
匹配图形属性和图形对象
如何将个体的图形属性映射给整体图形属性。
线段和路径类
例如建立一个数据框，包括三个数据点，两条连接三点的线段。数据点比线段条数多一，线段的图形属性是由起始点的图形属性决定的，所以第一条线段使用第一个数据点的图形属性，第二条线段使用第二个数据点的图形属性，而第三个点的图形属性将不会被用到。下面代码生成图片的颜色是随着数据点，呈现离散状态。
library(ggplot2)df <- data.frame(x = 1:3, y = 1:3, colourname = c(1,3,5))ggplot(df, aes(x, y, colour = factor(colourname))) +geom_line(aes(group = 1), size = 2) + ## group = 1 默认分组设置geom_point(size = 5)
下面修改可以将颜色属性设置为渐变状态，但是数据点还是突出的：
ggplot(df, aes(x, y, colour = colourname)) +geom_line(aes(group = 1), size = 2) +geom_point(size = 5)
在复杂一些，利用“线性插值法”可以将线段平稳地在图形属性间变化：
啥是“线性插值法”：已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1)，要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值。
library(ggplot2)df <- data.frame(x = 1:3, y = 1:3, colour = c(1,3,5))xgrid <- with(df, seq(min(x), max(x), length = 50)) ## seq()是生成一组数字interp <- data.frame(x = xgrid,y = approx(df$x, df$y, xout = xgrid)$y, ##approx()是排序colour = approx(df$x, df$colour, xout = xgrid)$y)ggplot(interp, aes(x, y, colour = colour)) +geom_line(size = 2) +geom_point(data = df, size = 5)
多边形等
对于多边形这类几何图像，当所有个体的图形属性都相同时，可以使用 fill()参数。
当图形映射对象是离散型对象时，默认将群组几何对象分解成更小的部分。
如下例，耗油量数据集（mpg）中，用柱状图表示不同类别的汽车数量：
library(ggplot2)mpgggplot(mpg, aes(class)) +geom_bar()
进一步，通过 fill()参数，用不同颜色表示drv（动力传动系统：前轮f，后轮r，四轮4），填充每个class：
library(ggplot2)mpgggplot(mpg, aes(class, fill = drv)) +geom_bar()
drv是离散型变量，所以可以用不同的颜色区分
如果根据连续型变量hwy（高速公路行驶记录每加仑行驶的英里数）填充class，如果不添加分组信息，则不会有不同颜色填充。
ggplot(mpg, aes(class, fill = hwy)) +geom_bar()
如果在 fill()后面添加 group()参数，设置按 hwy分组：
ggplot(mpg, aes(class, fill = hwy, group = hwy)) +geom_bar()
就可以形成按照hwy数量大小，渐变填充的状态。
5. 曲面图（Surface Plots）
ggplot2包不能绘制3D曲面图像，但是可绘制能表示3D图的2D图像，比如等高线图、着色瓦片图、气泡图等
geom_contour() 等高线图：
library(ggplot2)faithfuld# A tibble: 5,625 x 3eruptions waiting density<dbl> <dbl> <dbl>1 1.60 43.0 0.003222 1.65 43.0 0.003843 1.69 43.0 0.004444 1.74 43.0 0.004985 1.79 43.0 0.005426 1.84 43.0 0.005747 1.88 43.0 0.005928 1.93 43.0 0.005949 1.98 43.0 0.0058110 2.03 43.0 0.00554# ... with 5,615 more rowsggplot(faithfuld, aes(eruptions, waiting)) +geom_contour(aes(z = density, colour = ..level..))
geom_raster() 着色瓦片图：
ggplot(faithfuld, aes(eruptions, waiting)) +geom_raster(aes(fill = density))
气泡图：
library(ggplot2)faithfuld# Bubble plots work better with fewer observationssmall <- faithfuld[seq(1, nrow(faithfuld), by = 10), ]ggplot(small, aes(eruptions, waiting)) +geom_point(aes(size = density), alpha = 1/3) +scale_size_area()
参考资料：
Hadley Wickham(2016). ggplot2. Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-319-24277-4
《R语言应用系列丛书·ggplot2:数据分析与图形艺术》
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